的研究员Jordan Lourie和他的团队提出了一种名为“Word2Vec”的模型，该模型使用神经网络来学习单词的向量表示。

2012年，Google的研究员Tomas Mikolov等人提出了一种名为“GloVe”的模型，该模型也使用神经网络来学习单词的向量表示。

这些早期的大语言模型为后续的自然语言处理技术发展奠定了基础，开启了大语言模型在各种实际应用中的广泛应用，如机器翻译、问答系统等。

大语言模型是一种深度学习算法，它的核心构成是具有许多参数的人工神经网络，需要在大量文本数据上进行训练，以学习语言的各种模式和结构。

这些模型还会使用多个转换器模型，并使用海量数据集进行训练，规模非常庞大。

大语言模型可以处理多种自然语言任务，逐步向真正理解人类在说什么靠近。

而语言，就是通向真正智能思维的最有利工具。

郑夺给尹文杰打电话，说过几天找时间见个面，商讨一下，如何开发一个笔记类的文字处理软件。

其实就和WORD大同小异，但功能上要尽可能精简，重点不在把文本排得多么好看，只要能清爽地做记录就行。

但又不能像txt那样过分简陋，这个文字软件最重要的功能在于，能以最方便、快捷的方式，让使用者记下各种临时想到的创意、不经意间收集到的素材，分门别类并贴上标签，便于随时查找、提取。

最后，它不光要记录文字，更要记录使用者的行为，收集他们的使用方式，学习他们后续是如何把那些零散的笔记连接起来，组合成一篇文章或是一部小说的。

它要兼顾思维导图的作用，简言之，它要能帮助写文章的人整理思维碎片，并从这个过程中学习他们是如何思考的。

通话还没结束，突然间，他在电视新闻上看见一个熟悉的人——苑如饴。